霍格沃兹测试开发学社
06 一份方案的诊断学员打开了屏幕共享，展示自己写的稳定性测试方案。方案里写了：用Monkey做随机遍历，用UIAutomator2 做固定路径覆盖，监控崩溃、丢帧、GC、交互响应等指标。“你这里有个问题，”老师指着屏幕说，“Monkey确实能跑，但它有个致命缺点——覆盖面不够 。”“对！”学员说，“我们的应用页面层级很深，Monkey很难点到深层页面，覆盖率上不去。”“是的，Monkey是纯随机事件，对复杂的业务场景基本无能为力。市面上也有一些自动遍历工具，比如Fastbot、AppCrawler，但它们的适用场景也有局限。”“那怎么办？”学员问。“要么你们自研一套基于深度遍历的工具，要么——用数据驱动 。”老师接着说：“你们可以做埋点采集，拿到用户的真实操作轨迹，然后转成自动化用例。用户怎么点，你就怎么测。这个比你自己拍脑袋想的路径要真实得多。”“埋点……我刚来两周，不太清楚公司埋了哪些信息。”“可以去找产品和研发要，APM的数据通常都会埋。埋点越精细，你越能知道用户真实是怎么操作的。很多用户的操作是反人类的——进去就退出、狂点、杀后台……这些你自己是想不出来的。”这其实就是“基于用户行为的稳定性测试”，比盲目的Monkey高效得多。07 性能指标怎么拿？工具链怎么串？“老师，还有两个实操问题。”“第一个，我怎么用脚本把30多个自研应用的启动时间、帧率这些指标批量跑出来？总不可能手工一个一个测吧？”“第二个，Monkey这种工具，跑完之后的结果怎么自动生成报告？我不想手工分析log。”老师笑了：“这些问题都不难解决。”“性能指标这块，启动时间、渲染性能、GPU占用……市面上都有现成的工具。比如adb shell am start -W 可以拿启动时间，GPUView 或一些开源工具可以看渲染性能。你完全可以把这些命令封装到Python脚本里，一次性跑完所有应用，把数据收集起来。”“报告这块，Airtest本身就集成了报告能力。Monkey跑完后，你也可以写个脚本解析log，把崩溃、ANR、异常抓出来，生成HTML报告。这些都不是难事。”学员听得眼睛亮了：“那就是说，我可以串起来？”“对，Python可以做胶水语言。调用adb命令、启动Monkey、解析结果、发报告——一套流程跑下来。”
发布于 北京
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